人工智能与社会电子教案 第二章 模式识别与机器视觉-人脸识别助力 第1节

教案课程名称：人工智能与社会授课专业、班级：202X级XX专业开课院部：授课教师：XX授课时间：学年第2学期单元教案第2章：模式识别与机器视觉—人脸识别助力第1节：机器思维授课时数：2教学目标：一、知识目标1.理解数字图像基础概念，掌握机器视觉原理与组成。2.明确模式识别与机器学习的内涵及差异。二、能力目标1.具备对比分析人类视觉与机器视觉的能力。2.能够运用机器视觉相关知识解析工业应用实例。3.学会区分模式识别与机器学习在不同场景的应用方法。三、情感目标1.激发对机器视觉等前沿技术的探索热情。2.培养团队协作与科技使命感。教学重点和难点：一、教学重点1.机器视觉系统架构与工业应用类型。2.模式识别与机器学习的核心概念及区别要点。二、教学难点1.计算机视觉两类方法的实现逻辑。2.模式识别中模式的构建与应用原理。3.机器学习训练模型与预测的运作机制。课程思政教学内容：1.借科技发展历程培养学生探索精神与科学态度。2.通过视觉对比引导尊重差异与团队合作意识。3.以工业应用强化创新与工匠精神，树立正确科技职业观。教学方法：讲授教学内容：2.1.1从人类视觉到机器视觉1.数字图像数字图像（又称为数或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素。人们生活中遇到的通常为彩色图像（ColorImage），每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成。关于图像的格式，目前比较流行的有光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。2.人类视觉人类视觉主要依靠眼睛和大脑来完成对物体的观察和理解，人类通过眼睛对物体进行观察和捕捉；图像信息经视觉神经传给大脑进行分析和理解，大脑能够对视场内的物体自动进行空间分离，得到物体位置、尺寸、纹理、色彩和运动状态等详细特征信息，从而快速判断物体的名称、类别和分类等属性信息。人类视觉的适应性很强，能够在复杂及变化的环境中识别目标，具有高级智能，运用逻辑分析和推理能力去识别变化的目标，以及总结规律，虽然人类视觉对色彩的分辨能力强，但是极容易受人的心理影响，不能够很好的量化。而且对灰度的分辨能力也很差，一般只能分辨64个灰度级，在空间分辨能力上也不能够取得很好的效果，不能观看微小的目标。3.计算机视觉计算机视觉技术是通过数据语言中的各种符号以及计算机信息化模式和信息网络平台，进行信息化过程高效传输所产生的一种新型追踪系统，更形象地说，通过计算机实现在视觉信息的有效捕获，从而让信息有了更直观的表现力。主要技术有：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等。计算机视觉通常有两类方法：一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行手段实现系统功能。另一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作。4.机器视觉机器视觉是由光学成像、人工智能、图像处理等多个领域交叉结合出来的技术。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统、工业数字相机和图像处理工具，来模拟人的视觉能力并做出相应的决策，最终通过指挥某种特定的装置执行这些决策。工业化生产中所使用的机器视觉，主要是由相机、光源、镜头、图像采集卡、图像处理的软件、PLC、输出系统等组成。简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼，对事物进行观察、测量和判断。机器视觉与人类视觉相比，有什么优势呢？①识别速度快，每分钟可以识别几百至几千个物件；②识别精度高，检测精度可达微米级；③环境要求低，能适应的温度范围广，不惧恶劣环境，可以加装防护罩；④不疲劳、可持续工作；⑤不受主观因素影响，检测质量稳定可靠；⑥持续使用成本低，只需前期投入购买成本，后期只需支付电费费用。2.1.2生活中的“慧眼”——机器视觉1.机器视觉的组成从字面意思理解，“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。因此，机器视觉系统架构主要分为硬件设备和软件算法两部分，其中硬件设备主要包括光源系统、镜头、摄像机、图像采集卡和视觉处理器；软件包中核心算法主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。2.机器视觉的优势既然人类发明出了机器视觉，与人类视觉相比它一定有很多过人之处。表2-2人类视觉与机器视觉类别人类视觉机器视觉精确性差，64灰度级，不能分辨微小目标强，256灰度级，可观测微米级目标速度性慢，无法看清快速运动的目标快，快门时间可达到10微妙适应弱，很多环境对身体有害强，可适应各种恶/特殊环境客观低，数据无法量化高，数据可量化重复弱，易疲劳强，可持续工作可靠易疲劳，受环境、情绪波动检测效果稳定可靠效率效率低效率高信息集成不容易信息集成方便信息集成3.机器视觉的应用机器视觉身手如此了得，当然不能大材小用，在不断的发展过程中，它已经在很多场景下大展身手。在工业领域中的应用主要归为四大类，包括：识别、检测、测量、定位与引导。表2-3配色应用领域示例主要应用行业识别标准一维码、二维码的解码电子产品制造汽车消费品行业食品和饮料业物流业包装业光学字符识别（OCR）和确认（OCV）检测色彩和瑕疵检测零部件有无检测目标位置和方向检测测量尺寸和容量测量预设标记的测量，如孔位到孔位的距离定位和引导输出坐标空间，引导机械手精准定位4.实例为了更好地理解机器视觉，我们以啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明。当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过/未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据。2.1.3模式识别与机器学习1.AI元老——模式识别模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成为一门学科。简单点说，模式识别是根据输入的原始数据对齐进行各种分析判断，从而得到其类别属性，特征判断的过程。为了具备这种能力，人类在过去的几千万年里，通过对大量事物的认知和理解，逐步进化出了高度复杂的神经和认知系统。举例来说，我们能够轻易的判别出哪个是钥匙、哪个是锁，哪个是自行车、哪个是摩托车；而这些看似简单的过程，其背后实际上隐藏着非常复杂的处理机制。而弄清楚这些机制的作用机理正是模式识别的基本任务。要想知道什么叫做模式识别，那就要先了解什么叫做模式。那么，到底什么是模式呢？人们为了掌握客观的事物，往往会按照事物的相似程度组成类别，而模式识别的作用和目的就在于把某一个具体的事物正确的归入某一个类别。通常意义上，模式指用来说明事物结构的主观理性形式。它是从生产经验和生活经验中经过抽象和升华提炼出来的核心知识体系。但是需要注意的是，模式并不是事物本身，而是一种存在形式。模式是这样定义的：为了能让机器执行识别任务，必须先将识别对象的有用信息输入计算机。为此，必须对识别对象进行抽象，建立其数学模型，用以描述和代替识别对象。这种对象的描述就是模式。简单说就是识别对象所属的类别，比如人脸识别中的人脸。模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。尽管模式识别看起来很高大上，而且也有了较长时间的应用，但是其效果似乎总是差强人意。2.AI大众情人——机器学习不同于模式识别中人类主动去描述某些特征给机器，机器学习可以这样理解：机器从已知的经验数据（样本）中，通过某种特定的方法（算法），自己去寻找提炼（训练/学习）出一些规律（模型）；提炼出的规律就可以用来判断一些未知的事情（预测）。也就是说，模式识别和机器学习的区别在于：前者喂给机器的是各种特征描述，从而让机器对未知的事物进行判断；后者喂给机器的是某一事物的海量样本，让机器通过样本来自己发现特征，最后去判断某些未知的事物。通俗些来说，模式识别更像是以前我们经历的填鸭式教育，老师教给学生的知识都是纸上谈兵；而机器学习则更像是读万卷书行万里路。从技术角度分析，机器学习一般会将人类投喂的各种样本以一种数据的形式解析。我们看到的黑色其实只是电脑中RGB都为0的三个参数，白色则是RGB都为255的三个参数。因此在机器的世界里对黑白的分辨是分外容易的。3.区别（1）应用范围不同机器学习目前是在狭义的人工智能领域走得比较快，但是广度还是模式识广。模式识别在很多经典领域，如信号处理，计算机图像与计算机视觉，自然语言分析等都不断有新发展。（2）判断重点不同机器学习根据样本训练模型，如训练好的神经网络是一个针对特定分类问题的模型;重点在于“学习”，训练模型的过程就是学习;机器学习的落脚点是思考。机器学习侧重于在特征不明确的情况下，用某种具有普适性的算法给定分类规则。而机器学习的概念可以类比聚类分析（聚类本身就是一种典型的机器学习方法），对“类”的严格定义尚不明确，更谈不上检验。模式识别是根据已有的特征，通过参数或者非参数的方法给定模型中的参数，从而达到判别目的的。学过多元统计的可以这样理解：模式识别的概念可以